a16z "Grandi idee per il 2026: Parte Seconda"

Il software ha divorato il mondo. Ora, lo spingerà in avanti.

Scritto da: a16z New Media

Traduzione: Block unicorn

Ieri abbiamo condiviso la prima parte della serie "Big Ideas", che includeva le sfide che i nostri partner dei team Infrastructure, Growth, Bio + Health e Speedrun ritengono che le startup dovranno affrontare nel 2026.

Oggi continuiamo con la seconda parte della serie, che include i contributi dei team American Dynamism (un team di investimento creato appositamente da a16z nel 2021) e Apps.

American Dynamism

David Ulevitch: Costruire una base industriale nativa per l’intelligenza artificiale

Gli Stati Uniti stanno ricostruendo le componenti economiche che conferiscono vera forza a una nazione. Energia, manifattura, logistica e infrastrutture sono tornate al centro dell’attenzione, ma il cambiamento più importante è l’ascesa di una base industriale realmente nativa per l’intelligenza artificiale e guidata dal software. Queste aziende partono da simulazione, progettazione automatizzata e operazioni guidate dall’IA. Non stanno modernizzando il passato, stanno costruendo il futuro.

Questo sta creando enormi opportunità in settori come sistemi energetici avanzati, produzione robotica pesante, nuova generazione di estrazione mineraria, processi biologici ed enzimatici (per produrre i precursori chimici su cui si basano tutti i settori). L’intelligenza artificiale può progettare reattori più puliti, ottimizzare l’estrazione, progettare enzimi migliori e coordinare cluster di macchine autonome con una visione che gli operatori tradizionali non possono raggiungere.

La stessa trasformazione sta rimodellando il mondo fuori dalle fabbriche. Sensori autonomi, droni e modelli moderni di IA ora possono monitorare costantemente porti, ferrovie, linee elettriche, oleodotti, basi militari, data center e altri sistemi critici che un tempo erano troppo vasti e difficili da gestire in modo completo.

Il mondo reale ha bisogno di nuovo software. I fondatori che costruiranno questi software plasmeranno la prosperità americana del prossimo secolo.

Erin Price-Wright: La rinascita delle fabbriche americane

Il primo grande secolo degli Stati Uniti si è basato su una solida forza industriale, ma è noto che abbiamo perso gran parte di questa forza—parzialmente a causa dell’outsourcing, parzialmente per una deliberata mancanza di costruzione sociale. Tuttavia, le macchine arrugginite stanno tornando in funzione e stiamo assistendo alla rinascita delle fabbriche americane con software e IA al centro.

Credo che entro il 2026 vedremo le aziende affrontare le sfide in settori come energia, estrazione mineraria, costruzioni e manifattura con una mentalità da fabbrica. Questo significa combinare IA e automazione con lavoratori tecnici, rendendo processi complessi e personalizzati efficienti come una catena di montaggio. In particolare:

• Affrontare rapidamente e ripetutamente processi normativi e di autorizzazione complessi
• Accelerare i cicli di progettazione e la progettazione per la producibilità fin dall’inizio
• Gestire meglio il coordinamento di progetti su larga scala
• Implementare sistemi autonomi per accelerare compiti difficili o pericolosi per l’uomo 

Applicando le tecniche sviluppate da Henry Ford un secolo fa—pianificando la scala e la ripetibilità fin dall’inizio e integrando i più recenti progressi dell’IA—presto produrremo in serie reattori nucleari, costruiremo abitazioni per soddisfare la domanda nazionale a velocità incredibile, costruiremo data center rapidamente e entreremo in una nuova età dell’oro della forza industriale. Come ha detto Elon Musk, "La fabbrica è il prodotto".

Zabie Elmgren: La prossima ondata di osservabilità sarà fisica, non digitale

Nell’ultimo decennio, l’osservabilità del software ha cambiato il modo in cui monitoriamo i sistemi digitali, rendendo trasparenti codebase e server tramite log, metriche e tracciamenti. Ora la stessa trasformazione sta per investire il mondo fisico.

Con oltre un miliardo di telecamere e sensori connessi distribuiti nelle principali città americane, l’osservabilità fisica—cioè la comprensione in tempo reale dello stato di città, reti elettriche e altre infrastrutture—sta diventando sia urgente che realizzabile. Questo nuovo livello di percezione guiderà anche la prossima frontiera della robotica e delle tecnologie autonome, quando le macchine si baseranno su un quadro comune che rende il mondo fisico osservabile come il codice.

Naturalmente, questa trasformazione comporta anche veri rischi: strumenti che possono rilevare incendi boschivi o prevenire incidenti nei cantieri possono anche scatenare incubi distopici. I vincitori della prossima ondata saranno coloro che guadagneranno la fiducia del pubblico, costruendo sistemi che proteggono la privacy, sono interoperabili e supportano nativamente l’IA, aumentando la trasparenza sociale senza compromettere le libertà civili. Chi costruirà questo quadro affidabile definirà il futuro dell’osservabilità per il prossimo decennio.

Ryan McEntush: L’architettura dell’industria elettronica cambierà il mondo

La prossima rivoluzione industriale non avverrà solo nelle fabbriche, ma anche all’interno delle macchine che alimentano le fabbriche.

Il software ha già rivoluzionato il nostro modo di pensare, progettare e comunicare. Ora sta cambiando il nostro modo di muoverci, costruire e produrre. L’elettrificazione, i materiali e i progressi dell’IA si stanno fondendo, permettendo al software di controllare davvero il mondo fisico. Le macchine stanno iniziando a percepire, apprendere e agire autonomamente.

Questa è l’ascesa dello stack industriale elettronico—la tecnologia integrata che alimenta veicoli elettrici, droni, data center e la manifattura moderna. Collegherà gli atomi che muovono il mondo ai bit che lo controllano: dai minerali raffinati in componenti, all’energia immagazzinata nelle batterie, all’elettricità controllata da dispositivi elettronici, al movimento realizzato da motori di precisione, tutto coordinato dal software. È la base invisibile dietro ogni svolta nell’automazione fisica; determina se il software si limita a chiamare un taxi o prende davvero il volante.

Tuttavia, dalla raffinazione dei materiali critici alla produzione di chip avanzati, la capacità di costruire questo stack si sta erodendo. Se gli Stati Uniti vogliono guidare la prossima era industriale, devono produrre l’hardware che la sostiene. Le nazioni che padroneggeranno lo stack industriale elettronico definiranno il futuro della tecnologia industriale e militare.

Il software ha divorato il mondo. Ora, lo spingerà in avanti.

Oliver Hsu: I laboratori autonomi accelerano la scoperta scientifica

Con i progressi delle capacità dei modelli multimodali e il continuo miglioramento delle capacità robotiche, i team accelereranno la scoperta scientifica autonoma. Queste tecnologie parallele daranno vita a laboratori autonomi in grado di chiudere il ciclo della scoperta scientifica—dall’ipotesi alla progettazione e all’esecuzione degli esperimenti, fino al ragionamento, all’analisi dei risultati e all’iterazione sulle future direzioni di ricerca. I team che costruiranno questi laboratori saranno interdisciplinari e integreranno competenze in IA, robotica, scienze fisiche e della vita, manifattura e operazioni, realizzando esperimenti e scoperte continue in laboratori senza personale.

Will Bitsky: Il viaggio dei dati nei settori critici

Nel 2025, lo zeitgeist dell’IA sarà definito dai limiti delle risorse computazionali e dalla costruzione di data center. Nel 2026, invece, sarà definito dai limiti delle risorse di dati e dalla prossima frontiera del viaggio dei dati—i nostri settori critici.

I nostri settori critici sono ancora un tesoro di dati potenziali e non strutturati. Ogni viaggio di un camion, ogni lettura di un contatore, ogni intervento di manutenzione, ogni ciclo produttivo, ogni assemblaggio, ogni test è materiale per l’addestramento dei modelli. Tuttavia, termini come raccolta dati, etichettatura e addestramento dei modelli non fanno parte del lessico industriale.

La domanda di questi dati è inesauribile. Aziende come Scale, Mercor e laboratori di ricerca sull’IA raccolgono instancabilmente dati di processo (non solo "cosa è stato fatto", ma "come è stato fatto"). Pagano prezzi elevati per ogni dato proveniente dalle "fabbriche del sudore".

Le aziende industriali con infrastrutture fisiche e forza lavoro esistenti hanno un vantaggio comparato nella raccolta dei dati e inizieranno a sfruttarlo. Le loro operazioni generano enormi quantità di dati, che possono essere catturati a costo marginale quasi nullo e utilizzati per addestrare modelli proprietari o concessi in licenza a terzi.

Possiamo anche aspettarci che emergeranno startup per offrire supporto. Le startup forniranno stack di coordinamento: strumenti software per la raccolta, l’etichettatura e la concessione in licenza dei dati; hardware di sensori e SDK software; ambienti di reinforcement learning (RL) e pipeline di addestramento; e infine, le proprie macchine intelligenti.

Team Apps

David Haber: L’IA rafforza i modelli di business

Le migliori startup di IA non si limitano ad automatizzare compiti; amplificano il valore economico dei clienti. Ad esempio, nel diritto basato sulla divisione dei proventi, gli studi legali guadagnano solo se vincono. Aziende come Eve utilizzano dati proprietari sui risultati per prevedere le probabilità di successo dei casi, aiutando gli studi a scegliere i casi migliori, servire più clienti e aumentare il tasso di vittoria.

L’IA rafforza i modelli di business. Non solo riduce i costi, ma genera anche più ricavi. Entro il 2026, vedremo questa logica estendersi a tutti i settori, poiché i sistemi di IA si allineeranno più profondamente agli incentivi dei clienti e creeranno vantaggi composti che il software tradizionale non può raggiungere.

Anish Acharya: ChatGPT diventerà l’app store dell’IA

I cicli di prodotto consumer richiedono tre elementi per avere successo: nuova tecnologia, nuovi comportamenti dei consumatori e nuovi canali di distribuzione.

Fino a poco tempo fa, l’ondata di IA soddisfaceva i primi due requisiti, ma mancava un nuovo canale di distribuzione nativo. La maggior parte dei prodotti cresceva tramite reti esistenti come X o passaparola.

Tuttavia, con il rilascio dell’OpenAI Apps SDK, il supporto di Apple per le mini-app e la funzione di chat di gruppo di ChatGPT, gli sviluppatori consumer possono ora accedere direttamente alla base utenti di 900 milioni di ChatGPT e sfruttare nuove reti di mini-app come Wabi per crescere. Come ultimo anello del ciclo di vita dei prodotti consumer, questo nuovo canale di distribuzione promette di inaugurare una corsa all’oro tecnologica decennale nel 2026. Ignorarlo è a proprio rischio e pericolo.

Olivia Moore: Gli agenti vocali iniziano a conquistare spazio

Negli ultimi 18 mesi, l’idea che agenti di IA gestiscano interazioni reali per le aziende è passata dalla fantascienza alla realtà. Migliaia di aziende, dalle PMI alle grandi imprese, utilizzano IA vocale per fissare appuntamenti, completare prenotazioni, condurre sondaggi, raccogliere informazioni sui clienti e altro ancora. Questi agenti non solo fanno risparmiare costi e generano ricavi aggiuntivi, ma liberano anche i dipendenti per compiti più preziosi—e più interessanti.

Ma poiché il settore è ancora agli inizi, molte aziende sono ancora nella fase "la voce come punto di ingresso", offrendo solo uno o pochi tipi di chiamate come soluzione unica. Sono entusiasta di vedere gli assistenti vocali espandersi per gestire interi flussi di lavoro (potenzialmente multimodali) e persino gestire l’intero ciclo di relazione con il cliente.

Questo probabilmente significherà che gli agenti saranno integrati più profondamente nei sistemi aziendali e avranno la libertà di gestire interazioni più complesse. Con il continuo miglioramento dei modelli sottostanti—ora gli agenti possono chiamare strumenti e operare tra sistemi diversi—ogni azienda dovrebbe implementare prodotti di IA guidati dalla voce per ottimizzare i processi chiave.

Marc Andrusko: Stanno arrivando applicazioni proattive senza prompt

Nel 2026, gli utenti mainstream diranno addio alle caselle di prompt. La prossima generazione di applicazioni IA non mostrerà affatto prompt—osserveranno le tue azioni e offriranno suggerimenti proattivi. Il tuo IDE suggerirà refactoring prima che tu faccia domande. Il tuo CRM genererà automaticamente email di follow-up dopo una chiamata. Il tuo strumento di design produrrà opzioni mentre lavori. L’interfaccia chat sarà solo uno strumento di supporto. Ora l’IA diventerà l’impalcatura invisibile di ogni flusso di lavoro, attivata dall’intento dell’utente invece che dai comandi.

Angela Strange: L’IA aggiornerà finalmente le infrastrutture bancarie e assicurative

Molte banche e compagnie assicurative hanno integrato funzioni di IA come l’importazione di documenti e agenti vocali nei loro sistemi legacy, ma solo ricostruendo l’infrastruttura sottostante l’IA potrà davvero trasformare i servizi finanziari.

Entro il 2026, il rischio di non modernizzarsi e sfruttare appieno l’IA supererà quello di fallire, e vedremo grandi istituzioni finanziarie abbandonare i contratti con fornitori tradizionali per implementare alternative più nuove e native per l’IA. Queste aziende supereranno i limiti delle vecchie classificazioni, diventando piattaforme in grado di centralizzare, normalizzare e arricchire i dati sottostanti provenienti da sistemi legacy e fonti esterne.

Quali saranno i risultati?

• I flussi di lavoro saranno notevolmente semplificati e parallelizzati. Non sarà più necessario passare da un sistema o uno schermo all’altro. Immagina: puoi vedere e gestire in parallelo centinaia di attività in sospeso in un sistema di avvio mutui (LOS), e gli agenti possono completare le parti più noiose.
• Le categorie che conosciamo si fonderanno in categorie più grandi. Ad esempio, KYC, apertura conto e dati di monitoraggio delle transazioni ora possono essere unificati in un’unica piattaforma di rischio.
• I vincitori di queste nuove categorie saranno 10 volte più grandi delle aziende tradizionali: la portata è maggiore e il mercato del software sta divorando la forza lavoro.

Il futuro dei servizi finanziari non è applicare l’IA ai vecchi sistemi, ma costruire un nuovo sistema operativo nativo per l’IA.

Joe Schmidt: Strategie lungimiranti portano l’IA al 99% delle aziende

L’IA è la svolta tecnologica più entusiasmante della nostra vita. Tuttavia, finora la maggior parte dei benefici delle nuove startup è andata all’1% delle aziende della Silicon Valley—o sono davvero nella Bay Area, o fanno parte della sua vasta rete. È comprensibile: i fondatori vogliono vendere a clienti che conoscono e possono raggiungere facilmente, sia visitando i loro uffici sia tramite investitori di venture capital nei consigli di amministrazione.

Entro il 2026, questo cambierà radicalmente. Le aziende si renderanno conto che la stragrande maggioranza delle opportunità di IA si trova fuori dalla Silicon Valley, e vedremo nuove startup sfruttare strategie lungimiranti per scoprire opportunità nascoste nei grandi settori verticali tradizionali. In settori come la consulenza, i servizi (ad esempio system integrator e società di implementazione) e la manifattura, che si muovono più lentamente, l’IA offre enormi opportunità.

Seema Amble: L’IA crea nuovi livelli di coordinamento e nuovi ruoli nelle aziende Fortune 500

Entro il 2026, le aziende passeranno da strumenti di IA isolati a sistemi multi-agente che funzionano come team digitali coordinati. Man mano che gli agenti iniziano a gestire flussi di lavoro complessi e interdipendenti (come pianificazione, analisi ed esecuzione congiunte), le aziende dovranno ripensare la struttura del lavoro e il modo in cui il contesto fluisce tra i sistemi. Abbiamo già visto aziende come AskLio e HappyRobot attraversare questa trasformazione, distribuendo agenti su interi processi invece che su singoli compiti.

Le aziende Fortune 500 sentiranno più profondamente questa trasformazione: detengono le più grandi riserve di dati isolati, conoscenza istituzionale e complessità operativa, gran parte delle quali risiede nella mente dei dipendenti. Trasformare queste informazioni in una base condivisa per lavoratori autonomi libererà decisioni più rapide, cicli più brevi e processi end-to-end che non dipendono più dalla microgestione umana continua.

Questa trasformazione costringerà anche i leader a ripensare ruoli e software. Emergeranno nuove funzioni, come designer di workflow IA, supervisori di agenti e responsabili della governance per il coordinamento e la revisione dei lavoratori digitali collaborativi. Oltre ai sistemi di record esistenti, le aziende avranno bisogno di sistemi di coordinamento: nuovi livelli per gestire le interazioni multi-agente, giudicare il contesto e garantire l’affidabilità dei flussi di lavoro autonomi. Gli esseri umani si concentreranno sulla gestione dei casi limite e delle situazioni più complesse. L’ascesa dei sistemi multi-agente non è solo un altro passo nell’automazione; rappresenta una ricostruzione del modo in cui le aziende operano, prendono decisioni e, in definitiva, creano valore.

Bryan Kim: L’IA consumer passa da "aiutami" a "conoscimi"

Il 2026 segnerà il passaggio delle funzionalità dei prodotti IA consumer mainstream dal miglioramento della produttività al rafforzamento delle connessioni umane. L’IA non si limiterà più ad aiutarti a svolgere compiti, ma ti aiuterà a conoscere meglio te stesso e a costruire relazioni più forti.

Chiariamo: non è facile. Molti prodotti di IA sociale sono già stati lanciati e hanno fallito. Tuttavia, grazie alle finestre di contesto multimodali e ai costi di inferenza in calo, i prodotti IA ora possono imparare da ogni aspetto della tua vita, non solo da ciò che dici al chatbot. Immagina che la tua galleria fotografica mostri momenti emotivi autentici, che le chat uno-a-uno e di gruppo cambino in base agli interlocutori e che le tue abitudini quotidiane si adattino sotto stress.

Una volta che questi prodotti saranno davvero lanciati, diventeranno parte della nostra vita quotidiana. In generale, i prodotti "conoscimi" hanno una migliore fidelizzazione degli utenti rispetto ai prodotti "aiutami". I prodotti "aiutami" monetizzano tramite una forte disponibilità a pagare per compiti specifici e cercano di aumentare la fidelizzazione. I prodotti "conoscimi" monetizzano tramite interazioni quotidiane continue: la disponibilità a pagare è inferiore, ma la fidelizzazione è più alta.

Le persone hanno sempre scambiato dati per valore: la domanda è se il valore ricevuto sia sufficiente. La risposta arriverà presto.

Kimberly Tan: Nuovi primitivi di modello danno vita a aziende senza precedenti

Entro il 2026, vedremo emergere aziende che non avrebbero potuto esistere prima dei progressi nei modelli di ragionamento, multimodalità e applicazioni informatiche. Finora, molti settori (come legale o customer service) hanno utilizzato il miglioramento del ragionamento per rafforzare prodotti esistenti. Ma ora iniziamo a vedere aziende il cui prodotto principale dipende fondamentalmente da questi nuovi primitivi di modello.

I progressi nel ragionamento possono generare nuove capacità, come valutare richieste finanziarie complesse o agire sulla base di ricerche accademiche o di analisti dense (ad esempio, risolvere controversie di fatturazione). I modelli multimodali consentono di estrarre dati video latenti dal mondo fisico (ad esempio, telecamere in siti produttivi). L’applicazione informatica consente l’automazione di grandi settori che in passato erano vincolati da software desktop, API scadenti e flussi di lavoro frammentati.

James da Costa: Le startup IA crescono vendendo ad altre startup IA

Siamo in una fase senza precedenti di creazione di aziende, guidata principalmente dall’attuale ciclo di prodotti IA. Ma a differenza dei cicli precedenti, le aziende esistenti non stanno a guardare; stanno adottando attivamente l’IA. Come possono vincere le startup?

Uno dei modi più efficaci e sottovalutati per superare le aziende esistenti nei canali di distribuzione è servire le aziende appena nate fin dall’inizio: cioè servire le greenfield companies (aziende completamente nuove). Se riesci ad attrarre tutte le nuove aziende e crescere con loro, quando i tuoi clienti diventeranno grandi, lo sarai anche tu. Stripe, Deel, Mercury, Ramp hanno seguito questa strategia. In effetti, molti clienti di Stripe non esistevano nemmeno quando Stripe è stata fondata.

Nel 2026, vedremo startup nate da zero scalare in molti settori del software aziendale. Devono solo costruire prodotti migliori e concentrarsi sui nuovi clienti non ancora vincolati dai fornitori esistenti.